深層学習を用いた最適アナログ回路トポロジーの推論

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT18076

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2018/10/11

タイトル(英語): Inference of Suitable for Required Specification Analog Circuit Topology using Deep Learning

著者名: 松場 輝樹(群馬大学　),髙井 伸和(群馬大学),福田 雅史(群馬大学),久保 友助(群馬大学)

著者名(英語): Teruki Matsuba(Gunma-University),Nobukazu Takai(Gunma-University),Masafumi Fukuda(Gunma-University),Yuusuke Kubo(Gunma-University)

キーワード: 機械学習|アナログ集積回路|自動合成|分類|学習データ|Machine Learning|Analog Integrated Circuits|Automatic Design|Classification|Learning data

要約(日本語): 深層学習を用いて登録回路トポロジーから要求仕様に適したトポロジーを予測する。100%の精度で4つの登録トポロジーを分類することに成功した。

要約(英語): Determination method of an appropriate topology for the required specification from the registered circuit topology using deep learning is proposed. We have succeeded to separate two registered topologies with a probability of 96%.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 942 Kバイト